不是每个第二个星期五，但仍然… 我们有两种主流方法

以下是关于如何在 Linux 中使用 Systemd 将任意可执行文件配置为服务的说明。

DeepSeek’s 第一代推理模型，其性能可与 OpenAI-o1 相媲美，包括基于 Llama 和 Qwen 的 DeepSeek-R1 的六个密集模型。

一些时间之前，我描述了如何
将带有后端的 Flutter 项目部署到 AWS Amplify。

POSSE ，其含义是“在您自己的网站上发布（内容），然后在其他地方进行分发”，是一种强调对在线内容拥有权和控制权的 内容发布 策略。

SearXNG 是一个免费且开源的联合元搜索引擎，它是从 Searx 分叉而来的。
SearXNG 项目 在 GitHub 上拥有超过 15k 的星标。

我通常将视频录制设置设为 Auto。
这对我来说 已经足够。
但！
如果需要 - 这里是 最佳视频录制设置。

纸质规划、记事和笔记可能有助于完成特定任务，并让一切变得更加充实。

使用 PyInstaller
将 Python 程序打包为独立的可执行文件。它适用于 Linux、Windows 和 Mac。

虽然不是最有效的方式，但可以使用。

在这里，我列出实现 AWS SAM 中的 Lambda 函数 所需的步骤：

1. REST API Lambda：将消息发送到 SQS
2. SQS Lambda 触发器：从 SQS 处理消息

LaTeX 是一种排版系统，非常适合用于准备 外观精美的复杂文档。
LaTeX 提供了多种文档类，这些文档类决定了文档的整体结构和格式。

[LaTeX](https://www.glukhov.org/zh-cn/post/2024/11/latex-install-overview/ “LaTeX - 安装与概述) 是一个功能强大的排版系统，被广泛用于 创建具有复杂格式的专业文档，如数学公式，特别是在学术领域。
这里有一份 [LaTeX 排版](https://www.glukhov.org/zh-cn/post/2024/12/latex-cheat-sheet/ “LaTeX 排版速查表) 的速查表。

以下是关于如何向AWS Lambda添加层的逐步说明 - 使用Python。 将使用标准的HelloWorld模板示例生成的基础代码。

主流社交网络平台平台构成了一个庞大的世界。
而替代平台（fediverse）替代平台 - fediverse则构成了一个相对较小的世界。
我将展示 fediverse 的受欢迎程度。

Google 在搜索结果中展示了一些增强功能，例如电影详情、职位发布、活动和课程信息，这些信息是从网站的 结构化数据 中获取的。以下是 - 如何使用 Hugo 生成器将结构化数据添加到网站。